numpy.isfinite()怎么用 用代码示例

`numpy.isfinite()`是NumPy库中的一个函数，用于检查数组中的元素是否是有限的，即不是无穷大（+/-inf）也不是NaN（Not a Number）。它返回一个布尔数组，其中True表示数值是有限的，False表示不是。

以下是`numpy.isfinite()`的使用方法及代码示例：

import numpy as np

# 创建一个包含各种数值的数组
array = np.array([1, 2, np.inf, -np.inf, np.nan, 0])

# 使用isfinite()检查数组中的元素
finite_array = np.isfinite(array)

print(finite_array)  # 输出：[ True  True False False False  True]

# 只保留有限的元素
finite_values = array[finite_array]
print(finite_values)  # 输出：[ 1.  2.  0.]

# 如果你想检查整个数组是否有无限或NaN值，可以使用.all()或.any()
has_inf_or_nan = not np.all(np.isfinite(array))
print(has_inf_or_nan)  # 输出：True，因为有无限和NaN值存在

相关问题

python中要对数据中出现的np.inf和np.NAN如何删除，代码如何

可以使用NumPy库中的`numpy.isfinite()`函数来判断哪些元素是有限的，然后再使用布尔索引来删除含有`np.inf`和`np.NAN`的元素。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含np.inf和np.NAN的数组
arr = np.array([1, 2, np.inf, 4, np.NAN, 6])

# 判断哪些元素是有限的
mask = np.isfinite(arr)

# 使用布尔索引来删除含有np.inf和np.NAN的元素
filtered_arr = arr[mask]

print(filtered_arr)

输出结果为：

[1. 2. 4. 6.]

在上面的例子中，我们使用`numpy.isfinite()`函数来判断哪些元素是有限的，然后使用布尔索引来删除含有`np.inf`和`np.NAN`的元素，并将结果存储在`filtered_arr`中。

stats.linregress如何处理缺测值

在使用`stats.linregress`函数计算线性回归模型时，如果存在缺测值，则默认会将缺测值排除在计算之外。具体来说，缺测值所在的行会被从计算中删除，只有非缺测值所组成的数据才会被用于计算。如果所有的数据都是缺测值，则会抛出`ValueError`异常。

下面给出一个示例代码，演示如何在使用`stats.linregress`时处理缺测值：

import numpy as np
from scipy import stats

# 构造一个有缺测值的数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, 6])
y = np.array([4, 5, 7, np.nan, 10, 12])

# 从 x, y 中删除缺测值所在的行
mask = np.logical_and(np.isfinite(x), np.isfinite(y))
x_clean = x[mask]
y_clean = y[mask]

# 计算线性回归模型
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x_clean, y_clean)

# 输出结果
print('斜率:', slope)
print('截距:', intercept)
print('相关系数:', r_value)
print('p-value:', p_value)
print('标准误差:', std_err)

在上面的示例代码中，我们首先构造了一个有缺测值的数据集`x`和`y`。然后使用`np.logical_and(np.isfinite(x), np.isfinite(y))`来生成一个布尔掩码，该掩码的作用是删除`x`和`y`中的缺测值所在的行。最后使用`stats.linregress`函数计算线性回归模型并输出结果。

需要注意的是，我们在上面的示例代码中使用了`np.isfinite`函数来判断缺测值，这是因为缺测值在计算时会被当作无穷大处理。因此，只有使用`np.isfinite`函数才能正确地判断出缺测值。